AI has made modernization a hot topic. But much of the conversation overlooks the root cause of the 70% failure rate: the long, costly testing cycles that slow progress and introduce risk.

While AI is certainly increasing speed, it also raises critical questions: how do you trust what it produces, and how do you turn that speed into real business value?

This session explores two approaches shaping modernization efforts: code-based modernization and the emerging business rules extraction (BRE) approach. Business rules extraction is a good start, helping teams build a foundation by uncovering and preserving the logic embedded in legacy systems. Combined with AI-assisted code transformation, these approaches can accelerate modernization. But the real challenge is proving that a modernized system behaves correctly under real-world conditions. That gap between understanding and proof is where modernization efforts slow down.

Learn how a test-driven, behavioral approach closes this gap by combining AI-assisted modernization with continuous verification of system behavior, using real production data to prove equivalence at every step. By validating behavior throughout the modernization journey, teams move faster, minimize rework, and reduce disruption resolving the tradeoff between risk and speed.

When "should do" becomes easy to do, the only question left is: why not?

‍